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Dask Python（开发人员如何使用）

Curtis Chau
Curtis Chau
已更新:

Python 是进行数据分析和机器学习的强大语言，但是处理大型数据集对于数据分析来说可能具有挑战性。 这就是 Dask 派上用场的地方。 Dask 是一个开源库，提供高级并行化用于分析，能够在超出单机内存容量的大数据集上进行高效计算。在本文中，我们将研究 Dask 库的基本用法，以及另一个非常有趣的 PDF 生成库，名为 IronPDF，由 Iron Software提供，用于生成 PDF 文档。

为什么使用 Dask？

Dask 旨在将您的 Python 代码从单台笔记本扩展到大型集群。 它与流行的 Python 库，如 NumPy、pandas 和 scikit-learn，无缝集成，实现并行执行而无需显著的代码更改。

Dask 的关键特性

  1. 并行计算：Dask 允许您同时执行多个任务，显著加快计算速度。
  2. 可扩展性：它可以处理超过内存大小的数据集，通过将其分解为更小的块并行处理。
  3. 兼容性：与现有的 Python 库兼容，使其易于集成到您当前的工作流程中。
  4. 灵活性：提供高级集合，如 Dask DataFrame、任务图、Dask Array、Dask Cluster 和 Dask Bag，分别模拟 pandas、NumPy 和列表。

开始使用 Dask

安装

您可以使用 pip 安装 Dask：

pip install dask[complete]
pip install dask[complete]
SHELL

基本用法

这是一个简单的示例，展示 Dask 如何并行化计算：

import dask.array as da

# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Generated Input')
print(x.compute())

# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Generated Mean')
print(result)
import dask.array as da

# Create a large Dask array
x = da.random.random((10, 10), chunks=(10, 10))
print('Generated Input')
print(x.compute())

# Perform a computation
result = x.mean().compute()
print('Generated Mean')
print(result)
PYTHON

在此示例中，Dask 创建一个大数组并将其分解为更小的块。 compute() 方法触发并行计算并返回结果。 任务图在内部用于实现 Python Dask 中的并行计算。

输出

Dask Python（它如何为开发人员工作）：图 1

Dask DataFrame

Dask DataFrame 类似于 pandas DataFrame，但旨在处理大于内存的数据集。 以下是一个例子：

import dask

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute mean hourly resampled DataFrame
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))
import dask

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute mean hourly resampled DataFrame
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10))
PYTHON

代码展示了 Dask 处理时间序列数据、生成合成数据集并通过利用其并行处理能力以多个 Python 进程、分布式调度程序和多核计算资源进行聚合计算（如每小时平均值）的能力。

输出

Dask Python（它如何为开发人员工作）：图 2

最佳实践

  1. 从小开始：从小型数据集开始以了解 Dask 的工作原理，然后再进行扩展。
  2. 使用仪表板：Dask 提供了一个仪表板，可用于监控计算的进度和性能。
  3. 优化块大小：选择适当的块大小以平衡内存使用和计算速度。

IronPDF 简介

Dask Python（它如何为开发人员工作）：图 3 - IronPDF：Python PDF 库

IronPDF 是一个强大的 Python 库，旨在使用 HTML、CSS、图像和 JavaScript 创建、编辑和签署 PDF 文档。 它强调性能效率，同时最小化内存使用。 关键特性包括：

  • HTML 到 PDF 转换：通过利用 Chrome 的 PDF 渲染能力，轻松将 HTML 文件、字符串和 URL 转换为 PDF 文档。
  • 跨平台支持：在 Windows、Mac、Linux 及各种云平台上无缝运行于 Python 3+。 它也与 .NET、Java、Python 和 Node.js 环境兼容。
  • 编辑和签署：自定义 PDF 属性，应用安全措施，如密码和权限，并无缝添加数字签名。
  • 页面模板和设置：根据需要定制 PDF 布局，包括页眉、页脚、页码、可调边距、定制纸张大小和响应式设计。
  • 标准合规性：严格遵守如 PDF/A 和 PDF/UA 的 PDF 标准，确保 UTF-8 字符编码兼容性。 还支持高效管理图像、CSS 样式表和字体等资产。

安装

pip install ironpdf
pip install dask
pip install ironpdf
pip install dask
SHELL

使用 IronPDF 和 Dask 生成 PDF 文档。

前提条件

  1. 确保安装了 Visual Studio Code。
  2. 安装了Python版本3。

首先，让我们创建一个Python文件以添加我们的脚本。

打开 Visual Studio Code 并创建文件 daskDemo.py。

安装所需的库：

pip install dask
pip install ironpdf
pip install dask
pip install ironpdf
SHELL

然后添加以下 Python 代码，以演示 IronPDF 和 Dask Python 包的用法：

import dask
from ironpdf import *

# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute the mean hourly DataFrame
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(dfmean)

# Initialize the PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content for the PDF
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"

# Add generated DataFrame to the content
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):
    row = rows.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}, {str(row[2])}, {str(row[3])}</p>"

# Add computed mean DataFrame to the content
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):
    row = dfmean.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"

# Render the HTML content as PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")
import dask
from ironpdf import *

# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

# Generate a synthetic timeseries DataFrame
df = dask.datasets.timeseries()
print('\nGenerated DataFrame')
print(df.head(10))

# Compute the mean hourly DataFrame
dfmean = df[["x", "y"]].resample("1h").mean().head(10)
print('\nComputed Mean Hourly DataFrame')
print(dfmean)

# Initialize the PDF renderer
renderer = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content for the PDF
content = "<h1>Awesome Iron PDF with Dask</h1>"

# Add generated DataFrame to the content
content += "<h2>Generated DataFrame (First 10)</h2>"
rows = df.head(10)
for i in range(10):
    row = rows.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}, {str(row[2])}, {str(row[3])}</p>"

# Add computed mean DataFrame to the content
content += "<h2>Computed Mean Hourly DataFrame (First 10)</h2>"
for i in range(10):
    row = dfmean.iloc[i]
    content += f"<p>{str(row[0])}</p>"

# Render the HTML content as PDF
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)

# Save the PDF to a file
pdf.SaveAs("DemoIronPDF-Dask.pdf")
PYTHON

代码解释

此代码片段集成了 Dask 用于数据处理和 IronPDF 用于 PDF 生成。 它展示了：

  1. Dask 集成：使用 dask.datasets.timeseries() 生成合成时间序列 DataFrame (df)。 打印前 10 行 (df.head(10)) 并根据列 "x" 和 "y" 计算每小时平均 DataFrame (dfmean)。
  2. IronPDF 使用：使用 License.LicenseKey 设置 IronPDF 许可证密钥。 创建一个 HTML 字符串 (content)，包含生成和计算的 DataFrame 中的标题和数据，然后使用 ChromePdfRenderer() 将此 HTML 内容渲染为 PDF (pdf)，最后保存为 "DemoIronPDF-Dask.pdf"。

此代码结合了 Dask 在大规模数据操作方面的能力和 IronPDF 将 HTML 内容转换为 PDF 文档的功能。

输出

Dask Python（它如何为开发人员工作）：图 4

PDF

Dask Python（它如何为开发人员工作）：图 5

IronPDF 许可证

IronPDF 许可证密钥允许用户在购买前查看其广泛功能。

在使用IronPDF包之前，将许可证密钥放在脚本开头：

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
PYTHON

结论

Dask 是一个多用途的工具，可以显著增强您在 Python 中的数据处理能力。 通过启用并行和分布式计算，它允许您高效地处理大型数据集，并无缝集成到您现有的 Python 生态系统中。 IronPDF 是一个功能强大的 Python 库，用于使用 HTML、CSS、图像和 JavaScript 创建和操作 PDF 文档。 它提供 HTML 到 PDF 的转换、PDF 编辑、数字签名以及跨平台支持等功能，使其适用于 Python 应用程序中的各种文档生成和管理任务。

这两个库结合起来，允许数据科学家执行高级数据分析和科学操作，然后使用 IronPDF 将输出结果存储为标准 PDF 格式。

Curtis Chau
Curtis Chau
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技术作家

Curtis Chau 拥有卡尔顿大学的计算机科学学士学位，专注于前端开发，精通 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。他热衷于打造直观且美观的用户界面，喜欢使用现代框架并创建结构良好、视觉吸引力强的手册。

除了开发之外，Curtis 对物联网 (IoT) 有浓厚的兴趣，探索将硬件和软件集成的新方法。在空闲时间，他喜欢玩游戏和构建 Discord 机器人，将他对技术的热爱与创造力相结合。

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